Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak, ağırlık-yaş sürecinin tanımlanmasında Gompertz modelinin doğrusal ve lojistik modellerinden daha başarılı olduğu uyum iyiliği ölçütleri ile belirlenmiştir
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Simmental x Güney Anadolu Kırmızısı (GAK) melezi F1xG1 genotipine ilişkin canlı ağırlık ölçümlerine dayanan doğrusal olmayan lojistik, Gompertz ve doğrusal büyüme eğrileri oluşturulmuştur. Doğrusal, Gompertz ve lojistik büyüme modellerine ait artıklarda ortaya çıkabilecek özilişki sorunu incelenmiştir. Modellerinin uyum iyiliği, hata kareler ortalaması ve belirleme katsayısı değerleri kullanılarak yapılmıştır. Sonuç olarak, ağırlık-yaş sürecinin tanımlanmasında Gompertz modelinin doğrusal ve lojistik modellerinden daha başarılı olduğu uyum iyiliği ölçütleri ile belirlenmiştir
Abstract
In this study, nonlinear logistic, Gompertz and linear growth curves were obtained based on the live weight measurements of Simmental x Southern Anatolian Red crossbred cattle F1xB1 genotype. It was studied the autocorrelation of the residuals from the linear, Gompertz and logistic growth curve models. Goodness of fit of the models was determined by the values of mean square error and coefficient of determination. It was concluded that Gompertz growth curve model was more successful than linear and logistic models in the description of weight-age process according to goodness of fit criterions